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Enregistrement W4399367489 · doi:10.1093/pnasnexus/pgae221

High economic inequality is linked to greater moralization

2024· article· en· W4399367489 sur OpenAlexaff
Kelly Kirkland, Paul A. M. Van Lange, Drew Gorenz, Khandis R. Blake, Catherine E. Amiot, Liisi Ausmees, Peter Baguma, Oumar Barry, Maja Becker, Michał Bilewicz, Watcharaporn Boonyasiriwat, Robert W. Booth, Thomas Castelain, Giulio Costantini, Ģirts Dimdiņš, Agustín Espinosa, Gillian Finchilescu, Ronald Fischer, Malte Friese, Ángel Gómez, Roberto González, Nobuhiko Goto, Peter Haľama, Camilo Hurtado‐Parrado, Ruby D. Ilustrisimo, Gabriela M. Jiga‐Boy, Peter Kuppens, Steve Loughnan, Khairul Anwar Mastor, Neil McLatchie, Lindsay M. Novak, Blessing N. Onyekachi, Muhammad Rizwan, Mark Schaller, Елеонора Серафимовска, Eunkook M. Suh, William B. Swann, Eddie M. W. Tong, Ana Raquel Rosas Torres, Rhiannon N. Turner, Christin‐Melanie Vauclair, A. G. Vinogradov, Zhechen Wang, Victoria Wai Lan Yeung, Brock Bastian

Notice bibliographique

RevuePNAS Nexus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFondo de Financiamiento de Centros de Investigación en Áreas PrioritariasEuropean Research CouncilCentro de Estudios de Conflicto y Cohesión SocialJapan Society for the Promotion of ScienceLatvijas Zinātnes PadomeAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloNational Office for Philosophy and Social SciencesAustralian Research CouncilMinisterio de Ciencia e InnovaciónChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésInequalityDisgustEconomic inequalitySocial inequalityMoralityAffect (linguistics)Everyday lifeSociologySocial psychologyFace (sociological concept)Positive economicsEconomicsDevelopment economicsPsychologyPolitical scienceSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout the 21st century, economic inequality is predicted to increase as we face new challenges, from changes in the technological landscape to the growing climate crisis. It is crucial we understand how these changes in inequality may affect how people think and behave. We propose that economic inequality threatens the social fabric of society, in turn increasing moralization-that is, the greater tendency to employ or emphasize morality in everyday life-as an attempt to restore order and control. Using longitudinal data from X, formerly known as Twitter, our first study demonstrates that high economic inequality is associated with greater use of moral language online (e.g. the use of words such as "disgust", "hurt", and "respect'). Study 2 then examined data from 41 regions around the world, generally showing that higher inequality has a small association with harsher moral judgments of people's everyday actions. Together these findings demonstrate that economic inequality is linked to the tendency to see the world through a moral lens.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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